不看不知道，原来游戏动作捕捉流程竟然有如此多的细节

　　动作捕捉对于传统动画来说，是革命性的创新。它最早用于影视领域，但近年来越来越多的游戏公司开始使用动作捕捉，而动作捕捉的核心亮点无疑是它可以大大提高游戏制作的效率。如何充分发挥动作捕捉的优势，让游戏动作捕捉link的上下游工作在流程执行和技术标准上快速接轨，这就是本文的目的。

　　首先，提到动作捕捉的时候，一般会有朋友问我，相比传统的手K动画，效率提升了多少？这里有一个粗略的列表。假设一个资深动画师一天可以动画10秒。我们来设定1000秒的动画量进行对比。

　　优势很明显。纯手K和动作捕捉系统效率提升百倍。而且动作越复杂，这种效率提升越明显。

　　从表中可以看出，手K的优势在于其制作工艺比动作捕捉更简单。我只需要投入一个人力和一台电脑，但是动作捕捉需要一套优秀的设备和优秀的团队来支撑。

　　另外，动作捕捉速度很快，但是它的艺术感是由演员的表现决定的，而手K是由动画师决定的。一个好的动画师在艺术感上明显优于纯动作捕捉data。

　　这就导致了我们现在的流程:动作捕捉完成后需要动画师参与动作捕捉数据的细化。所谓的精，包括对动作的艺术处理。

　　所以在开始之前，我先介绍一下动作捕捉:的分类:

　　(1)光学型动作捕捉

　　目前广泛采用的是一种方案，其主要原理是利用分布在空间固定位置的多个摄像机发出的光线，将演员身体关节处贴有特殊反光材料的标志点反射到动作捕捉软件中，形成数据并记录下来。

　　(2)机械动作捕捉

　　运动信息的获取由机械设备完成。它由多个接头和刚性连杆组成。借助安装在每个关节处的角度传感器，采集每个时刻的关节形状，从而可以重绘该时刻被捕捉物体的形状。

　　(3)电磁动作捕捉

　　该系统主要由电磁发射源、接收传感器和数据处理单元组成。电磁发射源产生空间分布稳定的低频电磁场，被捕获物体佩戴一些接收传感器在电磁场中运动。接收传感器切割磁感应线完成模拟信号到电信号的转换，然后将信号传输到数据处理单元，数据处理单元可以根据接收到的信号计算出各个传感器的空间方位。我们经常听说的Noito和x-sens就是这种。

　　(4)声学型动作捕捉

　　它主要由超声波发生器、接收器和处理单元组成。超声波发生器连续发射超声波，接收器由3~4个超声波探头组成。通过超声波到达不同探头的时间差，可以计算出相应接收器的空间位置和运动方向。这个引用领域比较窄，因为对声音环境要求极高，所以很少商用。

　　(5)视频捕获捕捉

　　模仿人眼的原理，通过比较空间中两个相机在某一时刻拍摄的两幅图像，来识别和定位被捕捉的物体。这很可能是未来动作捕捉的黑马。

　　今日动作捕捉按照抓拍形式，可以分为游戏抓拍、剧情动画抓拍、电影预览抓拍、沉浸式AR/VR抓拍四大类。不过它的流程和大部分工作差不多，分为前中后期。但是不同的动作捕捉类别，他们在前期、中期、后期做的事情不太一样。我来分享一下游戏动画和剧情动画动画两大类。

　　动作捕捉，前期投入的时间比例还是蛮大的。虽然我们项目组前期也有很多准备，但是有时候准备不够精致，有时候不够充分。这样的准备对于动作捕捉的最终效果也会打折扣。

　　游戏一般可以分为这几类，比如大厅里展示的动作。我们通常会有一个清晰的思路或参照物，可以提前给演员，让他熟悉动作，在正式捕捉之前完成。尽量挑一个上午的时间集中捕捉，因为大厅里展示的动作表演形式比较分散，而且我们对姿势展示的要求很高，演员来回切换也不能很快进入状态。我们建议集中在一起捕捉。

　　动作，要考虑的事情远比其他动作类型复杂，所以也是做准备工作最多的类型。如果涉及到强交互，就要不停的换道具，可能会导致捕捉效率的延迟。所以在拍摄剧情动画的时候要给自己足够的延迟空间。另外，如果不是强互动道具，我们不需要准备道具，因为现场准备道具也是需要时间的。

　　游戏内动作都是机械动作，因为演员的表现方式单一，但在前期工作准备充分的情况下，是最高效的捕捉类型。在安排动作捕捉的时候，我们尽量安排在一个集中的、相对较长的时间段。

　　在准备作品的时候，游戏内的动作是动作捕捉环节中最容易出错的地方，因为它需要在我们的动作设计之初找到逻辑的结合点。为了避免出错，可以使用惯性捕捉设备对程序的逻辑动作点进行拆解，提前进行一次动作预演。我们可以直接把导出的数据放入引擎，再次验证，而不是提炼。这样做的好处是:①一旦发现错误，直接纠正逻辑错误；②虽然艺术由于表演技巧或身体原因无法表演出想要的效果，但这些视频资料可以给演员现场讲戏，作为实质性的参考，让演员快速适应。

　　另外，动作怎么拆分合适，有必要把形象发展逻辑拆分的这么细吗？很明显，其实动作捕捉splitaction的原理就是尽可能的方便现场捕捉，同时也能完全包含程序给出的动作逻辑表。

　　就是这个发动机体现的发动机思想，那么实地要抓几个呢？其实最好的答案是做成一体。我们在后期提炼动画的时候，会把程序要求的逻辑动作进行拆解，让动作无缝衔接。但是演员可能一时无法演出，或者场地不够长。由于其他因素的影响，我们已经一分为二，再多就显得分散了。越分散越影响现场抓拍的效率。

　　这只是一个例子。实际情况可能更复杂，但请记住原则:尽可能方便现场捕捉，同时又能完全包含程序给出的动作逻辑表。

　　如果，在我们的过程中，先用习惯性捕捉粗略捕捉，在快速验证逻辑后，程序就可以根据你导入的动作进一步开发。在我们的艺术方面，最好在现场开始捕捉，然后艺术地处理这些动作。这种工艺在EA育碧索尼等一线游戏厂商都有使用，也是3A游戏的标准工艺。

　　另外，根据这个视频，我们还可以告诉演员我们想要的节奏和幅度，以及表演风格。有了这个对比视频，对演员来说会更直观。

　　验证的另一个好处是有助于统一系统中的参数标准。比如我们捕捉一个标准的八个方向，走路的速度是每秒几米，小跑的速度是每秒几米，跑步的速度是每秒几米，如何控制左右跑的速度，这些都可以在引擎中快速验证并统一。在正式捕获之前，有必要做好这些工作。

　　在我们行动之前，我们往往会忽略这一点，这导致我们花费人力去捕捉它，并在稍后将其放入引擎中，才发现NPC的小跑只是主角的快步行走。这种速度上的差异是我们在现场看不到的，因为我们可能在不同的时间段和不同的演员去抓。

　　那么下一个问题来了，数据已经抓取了，这批数据该怎么处理，还是花人力，调整节奏；要么重新规划速度，重新捕捉。但无论哪种操作，都是浪费资源。是我们最不希望看到的事情。